Le numérique d'État ne mesure pas ses gains

L'instrument de mesure n'existe pas

Depuis le plan « Administration électronique » du milieu des années 2000, la numérisation est présentée comme un levier majeur de réforme. L'argument est connu. Dématérialiser une démarche, c'est simplifier la vie de l'usager, mais aussi traiter plus de dossiers avec moins de moyens, autrement dit améliorer la productivité de l'administration. Le rapport de la Cour des comptes du 21 janvier 2025, « Mieux suivre et valoriser les gains de productivité de l'État issus du numérique » (référence S2024-1570), s'attache précisément à vérifier ce que produit cette promesse. Sa conclusion est nette : les dispositifs en place n'ont permis ni de s'engager fermement sur les gains de productivité des projets numériques, ni de les mesurer de manière fiable.

Le constat le plus frappant porte sur la quasi-absence d'appareil de mesure. La notion de performance est entrée dans la gestion publique avec la loi organique relative aux lois de finances du 1er août 2001. En théorie, les projets et rapports annuels de performance annexés au budget devaient permettre de suivre l'atteinte d'objectifs au regard des moyens engagés. En pratique, ces indicateurs portent sur l'efficacité et l'efficience générales de l'action publique, mais ne traitent presque jamais de productivité. Sur les 2 128 sous-indicateurs renseignés dans le volet performance annexé au projet de loi de finances pour 2023, la Cour établit que moins de 2 % mettent en rapport les résultats d'une production administrative avec les moyens consommés, et qu'un seul comporte le mot « productivité » dans son libellé.

L'absence d'objectif précède l'absence de mesure. Selon la Cour, l'amélioration de la productivité n'est que rarement un objectif à l'origine des grands projets numériques de l'État. Une fois le projet validé et lancé, la notion de retour sur investissement n'est plus questionnée, ou ne l'est que formellement. Sur les projets récents suivis par la direction interministérielle du numérique (DINUM), les trois quarts n'ont intégré aucun enjeu de productivité. Quelques exceptions existent, du côté des douanes et du recouvrement fiscal, mais elles confirment la règle plutôt qu'elles ne l'infirment.

La thèse de cette première section tient en une phrase : l'État ne mesure pas ses gains de productivité numérique parce qu'il ne s'est jamais doté de l'instrument pour le faire, et que cette lacune est antérieure à toute difficulté technique de mesure.

Le FTAP administre la preuve par le chiffre

Le rapport de janvier 2025 pose le diagnostic. Celui du 13 novembre 2025, consacré au Fonds pour la transformation de l'action publique (FTAP) et sous-titré « un bilan insaisissable imposant des clarifications à l'avenir », en fournit la démonstration quantitative. Le FTAP avait été lancé en 2017 sur une promesse limpide, un euro d'économie pour un euro investi sur trois ans. Doté au total d'un peu plus d'un milliard d'euros, il avait fait des gains de productivité un critère central d'attribution de ses financements.

Le résultat est très éloigné de la cible. La consommation finale du fonds devrait avoisiner 800 millions d'euros, et seulement 77 % des 149 projets sélectionnés ont été menés à terme. Surtout, les économies pérennes réellement constatées s'élèvent à 339 millions d'euros pour 687 millions effectivement consommés, soit un retour sur investissement de l'ordre de la moitié, environ six fois inférieur à l'objectif affiché. La cause est structurelle. Les économies étaient déclarées par les porteurs de projet eux-mêmes, sans expertise indépendante au fond.

Le dispositif a même engendré un système d'incitations contradictoires que la Cour décrit sans ménagement. En phase de candidature, les ministères sont incités à majorer les économies attendues pour décrocher le cofinancement. En fin de projet, ils ont au contraire intérêt à les minorer, pour éviter que la direction du budget ne reprenne les crédits ainsi libérés. Le cas du Health Data Hub illustre l'amplitude possible de l'écart. Le projet avait reçu 36 millions d'euros du fonds en affichant 54 millions d'euros d'économies prévisionnelles. Celles-ci ont été révisées à 500 000 euros, une division par plus de cent, sur la base d'une prévision initiale que la Cour qualifie de très peu crédible.

Pris ensemble, ces deux rapports dessinent un cercle qui se referme sur lui-même. L'État ne mesure pas, donc il ne peut pas piloter. Il ne pilote pas, donc il sur-promet pour obtenir des crédits. Il sur-promet, donc il a tout intérêt à ne pas mesurer ce qui révélerait l'écart entre la promesse et le réel. La thèse de cette section est que le FTAP ne constitue pas une exception malheureuse, mais la traduction empirique et chiffrée du défaut de mesure diagnostiqué par le rapport précédent.

Le FTAP en quelques chiffres

Fonds créé en 2017, doté au total d'un peu plus d'un milliard d'euros. Promesse initiale : un euro d'économie pour un euro investi sur trois ans. Consommation finale attendue : environ 800 millions d'euros. Projets réalisés : 77 % des 149 retenus. Économies pérennes constatées : 339 millions d'euros pour 687 millions consommés. Health Data Hub : 54 millions d'euros d'économies annoncées, révisées à 500 000 euros. Source : Cour des comptes, rapport sur le FTAP, 13 novembre 2025.

Mesurer la productivité suppose d'abord de la rendre commensurable

Le réflexe serait de lire cette lacune comme un problème d'outillage, qu'une bonne comptabilité analytique et quelques tableaux de bord suffiraient à corriger. La sociologie de la quantification suggère que l'obstacle est plus profond. Avant de pouvoir mesurer un gain de productivité, encore faut-il s'être accordé sur ce qu'est une unité de production administrative, sur la manière de la rapporter à un moyen, et sur les conventions d'équivalence qui rendraient deux situations comparables. Or ce travail préalable n'a jamais été conduit pour le numérique d'État. Faute de convention partagée, l'objet « gain de productivité » n'existe tout simplement pas comme grandeur stabilisée que l'on pourrait inscrire dans un indicateur.

Ce point éclaire un paradoxe que les deux rapports laissent affleurer sans le nommer. L'administration française n'est pas avare de chiffres de performance. Elle en produit plusieurs milliers chaque année, dans les annexes budgétaires. Mais elle évite soigneusement la seule métrique qui l'exposerait à une réfutation directe, celle qui mettrait noir sur blanc le rendement réel d'un investissement. La quantification fonctionne ici comme une technologie de la distance, qui fonde la légitimité de l'action sur l'apparence d'objectivité, tout en laissant hors champ ce qui pourrait la mettre en défaut. Mesurer ses gains, ce serait accepter que chaque grand projet devienne un pari vérifiable, et donc potentiellement perdu.

Cette section défend une thèse unique. L'absence de mesure ne tient pas d'abord à un manque d'outils, mais à un défaut de commensuration, c'est-à-dire à l'impossibilité d'avoir construit la grandeur commune sans laquelle aucun indicateur de productivité ne peut exister.

La quantification comme convention avant la mesure

Le sociologue et statisticien Alain Desrosières (1940-2013) a montré que quantifier ne se réduit jamais à un acte technique de relevé. Quantifier, c'est d'abord « convenir », se mettre d'accord sur des conventions d'équivalence qui définissent ce que l'on compte, avant de « mesurer » au sens strict. Une grandeur statistique est ainsi le produit d'un accord social, jamais une donnée brute de la réalité. Référence : Alain Desrosières, La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, Paris, La Découverte, 1993, et Pour une sociologie historique de la quantification, Paris, Presses des Mines, 2008. L'historien des sciences Theodore Porter prolonge l'analyse en décrivant la quantification comme une « technologie de la distance », à laquelle les bureaucraties recourent pour asseoir leur autorité sur l'objectivité chiffrée quand le jugement personnel ne suffit plus (Trust in Numbers, Princeton University Press, 1995).

Les projections sont gonflées parce qu'il faut emporter la décision

Reste à comprendre l'autre versant du problème, celui des prévisions systématiquement optimistes. Le rapport de janvier 2025 en fournit des illustrations presque caricaturales. La carte achat de l'Agence pour l'informatique financière de l'État, destinée à simplifier les achats de faible montant, promettait dans son étude préalable un gain de 893 équivalents temps plein par an. Confrontée à la réalité des ministères, l'estimation a été ramenée à 52,8 équivalents temps plein, soit près de dix-sept fois moins. Le projet Pilat de la direction générale des finances publiques, lancé en 2018 pour refondre le système d'information du contrôle fiscal, devait coûter 36 millions d'euros. Son coût prévisionnel atteignait 123,5 millions en 2024, plus du triple, et ses hypothèses de gains n'avaient pas été vérifiées.

Ces écarts ne relèvent pas du hasard ni de l'incompétence isolée. Ils correspondent à un mécanisme documenté de longue date. Albert Hirschman avait avancé, dans Development Projects Observed (Brookings Institution, 1967), un principe qu'il nommait la « main qui cache » : si les décideurs connaissaient à l'avance toutes les difficultés d'un projet, ils ne le lanceraient jamais, de sorte qu'une forme d'ignorance providentielle serait nécessaire à l'action. La thèse, séduisante, a été retournée par les travaux ultérieurs de Bent Flyvbjerg, qui, en la testant sur un échantillon de plus de deux mille projets, conclut au contraire à la domination d'un biais d'optimisme couplé à une représentation stratégique des coûts et des bénéfices. Sous-estimer les coûts et surestimer les gains n'est pas une erreur d'appréciation : c'est la condition pour faire approuver le projet. Les projets les plus mal évalués sont ainsi paradoxalement ceux qui ont le plus de chances d'être retenus, parce qu'ils promettent le plus.

Le facteur dix-sept de la carte achat et la division par cent du Health Data Hub trouvent ici leur grammaire. La thèse de cette section est que les projections sont gonflées non par excès de confiance naïf, mais parce que la procédure d'allocation des crédits récompense activement la surenchère prévisionnelle.

La France a déjà échoué à se doter de cet appareil

L'illusion serait de croire le phénomène inédit, propre à l'âge numérique. Le précédent structurellement le plus proche remonte aux années 1960. La Rationalisation des choix budgétaires, lancée en 1968 sur le modèle du Planning-Programming-Budgeting System américain, ambitionnait de fonder la décision publique sur des analyses coût-efficacité et un suivi rigoureux des résultats. L'entreprise fut officiellement abandonnée en 1984, certains de ses instruments survivant jusqu'au milieu des années 1990. Comme l'analyse Bernard Perret, la RCB a échoué parce que son ambition de mesure excédait la capacité réelle de l'administration à définir et à quantifier ce qu'elle produit. C'est très exactement l'obstacle que rencontre aujourd'hui la mesure de la productivité numérique, à quarante ans d'écart.

Le rapprochement n'est pas une coquetterie d'historien. Il rappelle que la LOLF de 2001, dont les indicateurs de performance forment le cadre où la Cour cherche en vain la productivité, est née de l'échec même de la RCB, comme une seconde tentative de réconcilier le budget et la mesure des résultats. Que cette seconde tentative laisse à son tour la productivité dans l'angle mort suggère que l'obstacle n'est pas conjoncturel, mais inscrit dans la difficulté durable de l'État à se constituer en objet mesurable.

En arrière-plan se tient une observation plus large, formulée par l'économiste Robert Solow en 1987 : on voit des ordinateurs partout, sauf dans les statistiques de la productivité. L'explication usuelle, avancée par Paul David dès 1990, tient au temps de latence nécessaire à la diffusion d'une innovation. Mais dans le cas de l'État français, le paradoxe a une cause supplémentaire et plus embarrassante. Si l'on ne voit pas les gains dans les statistiques, c'est aussi parce que l'appareil statistique qui les rendrait visibles n'a jamais été construit. La thèse de cette section est que l'angle mort actuel répète un échec déjà éprouvé, ce qui invalide la lecture d'un simple retard rattrapable.

Ne pas mesurer est un équilibre, pas un oubli

Reste la question que le discours institutionnel laisse intacte. Pourquoi cet appareil de mesure, dont l'utilité paraît évidente et dont les rapports successifs réclament la construction, n'advient-il jamais ? La réponse la plus économique n'est pas l'incurie. C'est que l'absence de mesure constitue un équilibre stable, dont chaque acteur de la chaîne retire un avantage.

Pour le ministère porteur d'un projet, une économie chiffrée et avérée devient une cible sur son propre budget, puisque la direction du budget pourra légitimement reprendre les emplois réputés libérés. Pour le directeur de projet, dont la réussite se juge au respect de l'enveloppe et du calendrier, la productivité ajoute un risque sans contrepartie. Pour l'exécutif, enfin, une promesse non mesurée ne peut jamais être démentie, et reste donc indéfiniment crédible. La mesure, à l'inverse, transformerait chaque investissement en engagement réfutable. C'est précisément cette réfutabilité que le système élude. Le retour sur investissement, observe la Cour, cesse d'être questionné une fois le projet lancé, non par négligence, mais parce que personne, dans la chaîne, n'a intérêt à reposer la question.

Cette section soutient sa thèse propre : l'angle mort de la productivité n'est pas un défaut du dispositif, il en est une fonction. Le nommer ainsi, c'est cesser d'attendre qu'un meilleur outil le corrige, et commencer à se demander quelle redistribution des incitations serait nécessaire pour qu'un acteur ait enfin avantage à mesurer.

Conclusion

L'angle mort que ces deux rapports rendent visible n'est donc pas une zone d'ombre que la technique comblerait. C'est le produit d'un défaut de commensuration ancien, entretenu par un système d'incitations qui récompense la promesse plutôt que la preuve. La Cour formule plusieurs recommandations, dont la plus structurante consiste à doter l'État d'une comptabilité analytique et d'indicateurs analytiques harmonisés, sans lesquels la productivité restera un objet introuvable.

De là une hypothèse vérifiable. Tant que cette recommandation reste lettre morte, comme le furent en leur temps les instruments de la Rationalisation des choix budgétaires, la part des sous-indicateurs de performance rapportant une production administrative aux moyens engagés demeurera marginale, autour de son niveau actuel de moins de 2 %. L'indicateur observable est accessible à tout lecteur du budget : il suffira de compter, dans les projets annuels de performance annexés au projet de loi de finances pour 2028, le nombre de sous-indicateurs construits comme des ratios production sur moyens, et de vérifier si la Cour publie d'ici là un rapport de suivi de ses recommandations de janvier 2025. L'horizon de vérification se situe à dix-huit ou vingt-quatre mois, à l'automne 2027. Si la proportion n'a pas significativement bougé, le diagnostic d'un angle mort fonctionnel, et non technique, s'en trouvera renforcé.

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Note méthodologique

L'article s'appuie principalement sur deux rapports de la Cour des comptes de 2025, vérifiés en source primaire pour le premier (chiffres des indicateurs LOLF, cas de la carte achat AIFE et du projet Pilat). Les chiffres du rapport FTAP du 13 novembre 2025 (retour sur investissement, cas du Health Data Hub) ont été recoupés à partir de reprises secondaires fidèles, le document primaire restant la référence à consulter avant toute citation littérale. Le cadre central retenu est la sociologie de la quantification (Desrosières, Porter), opérationnalisée sur le défaut de commensuration. Le biais d'optimisme (Hirschman, contesté par Flyvbjerg) intervient en appui, et le concept de découplage de Meyer et Rowan, déjà mobilisé dans des numéros précédents, a été délibérément écarté pour éviter la répétition. Le parallèle historique de la Rationalisation des choix budgétaires a été préféré à la RGPP et à la révision générale des politiques publiques pour sa proximité structurelle maximale, la mesure avortée de la performance publique. Un rapport de l'Institut Montaigne, évoqué comme corroboration possible en phase de cadrage, n'a pu être identifié sur ce sujet précis et a été retiré pour ne pas reposer sur une source inexistante. Les montants de dépense numérique globale (environ 4 milliards d'euros par an) sont des évaluations datées de 2016, présentées comme ordres de grandeur. Les taux d'écart budgétaire de la DINUM varient selon l'édition du panorama et sont systématiquement datés dans le corps.

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Sources

Rapports institutionnels et sources primaires

Cour des comptes, « Mieux suivre et valoriser les gains de productivité de l'État issus du numérique », 21 janvier 2025, référence S2024-1570. URL : https://www.ccomptes.fr/fr/publications/mieux-suivre-et-valoriser-les-gains-de-productivite-de-letat-issus-du-numerique

Cour des comptes, rapport sur le Fonds pour la transformation de l'action publique, 13 novembre 2025. Publié sur ccomptes.fr (URL précise à vérifier avant publication).

DINUM, panorama des grands projets numériques de l'État, 19e édition, données de juin 2024 (45 projets, 3,8 milliards d'euros cumulés, écart budgétaire moyen de 17,5 %). Publié sur numerique.gouv.fr (URL précise à vérifier avant publication).

Sénat, rapport d'information de Michel Canevet sur les systèmes d'information de l'État, n° 76, session 2016-2017 (évaluation d'environ 4 milliards d'euros de dépenses, environ 18 000 agents). URL à vérifier avant publication (senat.fr).

Cadres théoriques

Alain Desrosières, La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, Paris, La Découverte, 1993.

Alain Desrosières, Pour une sociologie historique de la quantification, Paris, Presses des Mines, 2008.

Theodore M. Porter, Trust in Numbers. The Pursuit of Objectivity in Science and Public Life, Princeton, Princeton University Press, 1995.

Albert O. Hirschman, Development Projects Observed, Washington, Brookings Institution, 1967.

Bent Flyvbjerg, « Top Ten Behavioral Biases in Project Management. An Overview », Project Management Journal, 2021. URL : https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/87569728211049046

Parallèle historique

Bernard Perret, « De l'échec de la rationalisation des choix budgétaires (RCB) à la loi organique relative aux lois de finances (LOLF) », Revue française d'administration publique, n° 117, 2006, p. 31-41. Consultable sur Cairn.info (URL précise à vérifier avant publication).

Robert M. Solow, recension dans The New York Review of Books, 1987 (formulation du paradoxe de la productivité). Paul A. David, « The Dynamo and the Computer. An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox », American Economic Review, vol. 80, n° 2, 1990, p. 355-361.